Differentiation of the use of remote traffic research methods

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The existing urban trends give new demands on the transport infrastructure of modern cities. Urban development planning should be based on representative traffic information. To reduce the resource costs of network research of traffic flows, we chose the method of remote sensing of traffic by criteria of area and configuration of the streetroad network of the urbane territory with the use of modern satellite systems. The most suitable satellites for this purpose in Russia are Resurs-P and Kanopus-B, while the best satellites abroad in terms of image quality and regularity of resource updates are The Landsat Programme and Maxar (USA). We set, that the spatial resolution of satellite images and the scale of the image to be interpreted are correlated with the technical capabilities of satellite systems; the critical spatial resolution of 1/14.8 m/mm is achieved at a scale of 1:450. The authors developed an algorithm for selecting a rational method of remote sensing of traffic for different spatial urban structures at micro-, mesoand macro-levels and considered it on the example of 14 urban Russian and foreign agglomerations. The article presents a feasibility study of remote sensing application based on the " cost per unit of accuracy" criterion. Its values ranged from 0.08 to 1393.94 thousand rubles depending on the selected monitoring method and the area of spatial structures of the studied objects. The satellite remote sensing method was found to be a priority in terms of cost per unit of accuracy. Taking into account the obtained data, we plan to create a software product for automation of decoding algorithms for determining traffic parameters.

About the authors

A. А. Testeshev

Industrial University of Tyumen

V. D. Timohovets

Industrial University of Tyumen

T. G. Babich

Industrial University of Tyumen

References

  1. Zhuykov, S. V. Methods of Architectural Planning for the Development of Urban Areas / S. V. Zhuykov. – Текст : непосредственный // Components of Scientific and Technological Progress. – 2021. – No 5 (59). – P. 20–23.
  2. Шестеров, Е. А. Создание координированной транспортной системы при территориально-транспортном планировании развития городских территорий / Е. А. Шестеров. – doi: 10.31675/1607-1859-2023-25-3-30-38. – Текст : непосредственный // Вестник Томского государственного архитектурно-строительного университета. – 2023. – Т. 25, № 3. – С. 30–38.
  3. Национальный проект «Жилье и городская среда» // Минстрой России : сайт. – URL: https://minstroyrf.gov.ru/ trades/natsionalnye-proekty/natsionalnyy-proekt-zhilye-i-gorodskaya-sreda/ (дата обращения: 22.09.2023). – Текст : электронный.
  4. Дрю, Д. Р. Теория транспортных потоков и управление ими / Д. Р. Дрю ; пер. с англ. Е. Г. Коваленко, Г. Д. Шермана. – Москва : Транспорт, 1972. – 424 с. – Текст : непосредственный.
  5. Кудашев, Е. Б. Конвергенция новейших информационных технологий и методов дистанционного зондирования Земли для построения аэрокосмического экологического мониторинга мегаполисов / Е. Б. Кудашев, В. П. Мясников, О. В. Сюнтюренко. – Текст : непосредственный // Вестник РФФИ. – 2001. – № 2. – С. 47–54.
  6. Kryukovsky A.S. Ionospheric inhomogeneities and their influences on the Earth's remote sensing from space / A. S. Kryukovsky, B. G. Kutuza, V. I. Stasevich, D. V. Rastyagaev. – doi: 10.3390/rs14215469. – Текст : непосредственный // Remote Sensing. – 2022. – Vol. 14, No. 21. – P. 5469.
  7. Тимоховец, В. Д. Совершенствование методов дистанционного мониторинга транспортных потоков для проектирования улично-дорожной сети крупных городов : специальность 05.23.11 «Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. – Текст : непосредственный / Тимоховец Вера Дмитриевна. – Омск, 2020. – 133 с.
  8. Тестешев, А. А. Полипараметрические уравнения для дешифровки результатов дистанционного спутникого мониторинга транспортных потоков / А. А. Тестешев, В. Д. Тимоховец, Т. Г. Микеладзе. – Текст : непосредственный // Транспортное строительство. – 2018. – № 5. – С. 19–21.
  9. Khutorova, O. G. Some regularities of atmospheric mesoscale variations obtained from satellite navigation system remote sensing / O. G. Khutorova, V. N. Khutorov. – doi: 10.21046/2070-7401-2020-17-6-76-81. – Текст : непосредственный // Sovremennye Problemy Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa. – 2020. – Vol. 17, No. 6. – P. 76–81.
  10. Landsat Science : сайт. – URL: https://landsat.gsfc.nasa.gov (дата обращения: 22.03.2019). – Текст : электронный.
  11. Maxar Satellite Constellation // University of Minnesota. Driven to discover : сайт. – 2023. – October 3. – URL: https://www.pgc.umn.edu/guides/commercial-imagery/maxar-satellite-constellation/ (дата обращения: 22.10.2023).
  12. ALOS (PRISM, AVNIR-2, PALSAR) (Япония) // Сканэкс : сайт. – URL: https://www.scanex.ru/data/satellites/alos/ (дата обращения: 22.03.2023). – Текст : электронный.
  13. Earth observation satellites. – Текст: электронный // Government of Canada : сайт. – URL: https://asc-csa.gc.ca/ eng/satellites/earth-observation/default.asp (дата обращения: 22.08.2023).
  14. Testeshev, A. Development of harmonized multifactor mono-dependency to decipher satellite-based monitoring of traffic streams / A. Testeshev, V. Timohovetz, T. Mikeladze. – doi: 10.1016/j.trpro.2018.12.096. – Текст : непосредственный // Transportation Research Procedia, Saint Petersburg, September, 27–29, 2018. Vol. 36. – Saint Petersburg : Elsevier B.V., 2018. – P. 747–753.
  15. Денисова, В. В. Аэрофотосъемка / В. В. Денисова. – Текст : непосредственный // Молодежь и научно-технический прогресс : международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых, Губкин, 16 апреля 2015 года. Том 1. – Губкин : Белгородский государственный технологический университет им. В. Г. Шухова, 2015. – С. 292–294.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».